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至此，A帘后面藏有汽车的概率变为13，C帘后面藏有汽车的概率变为23。
因此，如果你相信上述推算结果的话，就应该改变最初的选择。
对于三个囚犯的问题，也可以采用相同的思路进行贝叶斯推理，这样得出的结论是：艾伦被释放的概率为13，查尔斯被释放的概率为23。
对于上述结果，如果从哲学的角度进行解释的话，会给人以“因为主持人和看守并未提供与提问者相关的信息，所以提问者的后验概率不会发生变化”
的感觉。
然而，会出现这样的想法，是因为还没有摆脱“解释”
或“印象”
的影响。
判断这种解释正确与否的确很困难，说到底，这还是一种哲学性解释。
9-6结论因模型的设定自身而发生变化
那么，在蒙蒂霍尔问题中，“应该改变最初的选择”
这一结论，似乎已经是板上钉钉的结论了。
但实际上，笔者并不这样认为。
因为“A帘的后验概率为13，C帘的后验概率为23”
的结果，毫无疑问依存于模型的设定。
当然，将A、B、C的先验概率都设定为13，这一点是没有异议的。
问题在于，关于主持人会打开帘子的条件概率的设定存在恣意性。
如果“恣意性”
一词听起来略具批判性的话，也可以用“如何对模型进行设定”
来表达。
在上一节的模型中，在A帘后面藏有汽车的情况下，我们设定：主持人以打开B帘或C帘的概率各占一半。
但其实并没有证据表明，必须做出这样的判断。
实际上，在C帘后面藏有汽车的情况下，主持人除了打开B帘之外，并没有其他的选择，所以他会立刻打开B帘。
但是，在A帘后面藏有汽车的情况下，由于有B帘和C帘两个选项，主持人可能会有一瞬间的犹豫，来思考究竟要打开B帘和C帘哪一个为好。
如果聪明的游戏参加者看穿了主持人那一瞬间的犹豫，便能以此为线索来推算汽车究竟藏在哪个帘子后面。
而主持人为了避免这种情况的发生，可以采取“事先准备好根据汽车的所在位置来决定打开哪一个帘子，并预先进行练习”
的策略。
例如，事先准备好“在游戏参加者选择了A帘，并且A帘后面的确藏有汽车的情况下，便打开B帘”
。
这样一来，图表9-2就需要进行相应的调整，如图表9-4所示。
图表9-4条件概率的设定
像这样，在使用考虑到分配条件概率的模型时，结论会有所不同，如图表9-5所示。
图表9-5排除不可能发生的情况
通过图表9-5我们可以了解到，A和C的后验概率会变为相等，各为12。
这与想法1的结论相一致。
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